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作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

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业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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介绍资料

开题报告

题目：Hadoop+Spark音乐推荐系统

一、选题依据和意义

随着互联网技术的飞速发展，数字音乐已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。各大音乐平台如QQ音乐、酷我音乐、网易云音乐等拥有海量用户群体，其中网易云音乐在年轻用户中尤其受欢迎。根据易观分析发布的《2021中国在线用户洞察报告》显示，网易云音乐的用户中35岁以下占比约80%，且用户主要集中在一二线城市，以高学历、高收入的学生及白领为主。这些用户不仅听歌频繁，而且更加注重个性化体验。因此，开发一个基于Hadoop和Spark的音乐推荐系统，旨在通过分析用户听歌习惯，提供个性化的歌曲推荐服务，不仅有助于提升用户体验，还能帮助音乐公司更精准地推送内容，提高用户粘性。

二、国内外研究现状

目前，国内外在音乐推荐系统领域已有不少研究。传统的推荐方式如热门排行榜、编辑推荐等已无法满足用户的个性化需求。近年来，基于协同过滤、内容过滤等算法的推荐系统逐渐成为主流。Hadoop和Spark作为大数据处理领域的热门技术，被广泛应用于数据存储、处理和分析。Hadoop提供分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程框架，适合处理大规模数据集；而Spark则以其快速、通用的大规模数据处理能力，在实时和离线计算中表现优异。

三、研究内容

数据采集与清洗
- 使用Python爬虫技术从网易云音乐等平台采集用户行为数据和音乐元数据。
- 对采集到的数据进行去重、缺失值处理等清洗操作，确保数据质量。
数据存储与管理
- 将清洗后的数据存储到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。
- 使用Hive进行结构化数据管理，方便后续的数据分析和查询。
数据处理与分析
- 利用Spark对数据进行预处理，包括数据转换、聚合等操作。
- 通过协同过滤算法挖掘用户行为模式，构建用户-歌曲评分矩阵，为音乐推荐提供数据支持。
数据可视化展示
- 使用图表、热力图等工具对数据处理结果进行可视化展示，直观反映用户音乐偏好和推荐效果。
- 开发可视化大屏，展示系统性能和推荐结果。
系统集成与部署
- 将推荐系统各模块整合，部署到服务器上，实现实时推荐功能。
- 使用调度工具（如Azkaban）自动化整个数据处理和推荐流程。